工业智能研究中心

一、中心介绍

工业智能研究中心聚焦信息物理社会系统中的共性科学问题，开展工业人工智能方法在能源、建筑、制造领域的全面赋能，实现垂直行业大小模型快速研发和落地应用。

中心以人工智能为引擎，推动传统行业转型升级，积极布局战略新兴产业与未来产业创新。目前，已初步构建起人才团队和完善的发展及孵化模式，并正逐步调整未来发展方向，深度融合企业资源，打造珠海中科先进技术研究院在人工智能领域的产业孵化平台，助力研究成果规模化落地。同时，中心积极布局国家重大科技专项，策划珠海中科先进技术研究院先导专项，持续强化人工智能赋能平台的代表性IP建设。

二、团队带头人

杨之乐，珠海中科先进技术研究院工业智能研究中心主任。中国科学院深圳先进技术研究院教授。主持承担国家自然科学基金青年，英国牛顿基金会等项目10余项；主要研究方向为数控操作系统开发、数字孪生、工业互联网与云平台、人工智能技术在智能制造及智慧能源系统中的应用。

三、主要研究方向

聚焦信息物理社会系统中的共性科学问题，开展工业人工智能方法在能源、建筑、制造领域的全面赋能，实现垂直行业大小模型快速研发和落地应用。

四、重点项目

1.高端建筑生产施工装备 – 建筑模块自动化产线

与中建科技共建河北高碑店全国首个建筑工业化4.0工厂，钢混结构（CMC）全自动化生产线，北京大兴等840个模块；“十四五”重点研发计划示范项目，依托该产线获批深圳承接国家重点研发计划（240万）、深港A类资助（120万）等；实现日产钢混组合模块>12个，生产时间从8h/个下降至2h/个，生产率提高300%；相关成果参加中国建筑科技成果展，成果受到李强总理等领导的关注和高度评价。

钢混结构建筑模块智能组合工作站

2.面向极低分辨率下的智能建造不安全行为识别

研究方法：提出具有教学交互特性的深度学习模型（teacher–student deep learning strategy ），能够深度挖掘图像信息，并完成极低分辨率视频的交互推理。

研究效果：研究在包含7种建筑工人行为和1595个视频片段的极低分辨率定制数据集。在极低分辨率数据集 eLR HMDB 和定制建筑不安全行为数据集eLR CMA 上分别得到 28.53% 和 71.81% 的准确率，超出现有基准模型5.96% 和 3.89%。

Yang, M., Wu, C., Guo, Y., He, Y., Jiang, R., Jiang, J., & Yang, Z*. (2024). A teacher–student deep learning strategy for extreme low resolution unsafe action recognition in construction projects. Advanced Engineering Informatics, 59, 102294.. (JCR Q1 10.06)

3.智能化五轴叶片加工中心自主数控系统挂机和产品化

研究方法：提出基于云边端的全新人工智能驱动的数控系统架构，设计兼容开放人工智能工艺规划、故障诊断、寿命预测、实时感知、碰撞预防等智能模型功能的底层架构。

研究效果：完成国产自主研发数控系统在五轴叶片加工中心、五轴龙门加工中心、五轴立卧两用加工中心的机型挂机调试和试生产，完成整机设计和产品化，完成相关论文专利多项。

五、企业集群孵化

面向传统行业&战略新兴产业，AI沿途点亮，军团作战，完成6家企业孵化，其中2家国家专精特新小巨人，4家国家高新技术企业，股权孵化总价值超过1.3亿元

六、重点合作平台

目前，中心已经与多家知名企业建立产学研合作关系。